信息分析方法

1、主要內(nèi)容主要內(nèi)容定量分析方法定量分析方法 簡(jiǎn)單線性分析方法簡(jiǎn)單線性分析方法回歸分析法回歸分析法 多元統(tǒng)計(jì)分析方法多元統(tǒng)計(jì)分析方法因子分析法因子分析法 聚類分析法聚類分析法定量與定性相結(jié)合的方法定量與定性相結(jié)合的方法 層次分析法及應(yīng)用層次分析法及應(yīng)用 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析方法系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析方法中國(guó)中國(guó)1991-2004年投入及年投入及SCI論文數(shù)論文數(shù)bxayniinniinniniiininiiiiniiniiiyyxxxxxxyyxbxxyyxxbxbyabxay111111211121,其中，或?qū)τ诰€性回歸，可以根據(jù)相關(guān)分析來(lái)判斷因變對(duì)于線性回歸，可以根據(jù)相關(guān)分析來(lái)判斷因變量與各自變量間成直線關(guān)

2、系的密切程度，因而量與各自變量間成直線關(guān)系的密切程度，因而也是判斷曲線擬合優(yōu)劣度的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。也是判斷曲線擬合優(yōu)劣度的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。2021-7-182003中國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)應(yīng)用戰(zhàn)略高級(jí)培訓(xùn)研討會(huì) 昆明13因子分析法因子分析法2021-7-1814林登（林登（Linden）對(duì)奧林匹克十項(xiàng)全能比賽得分作的因子分）對(duì)奧林匹克十項(xiàng)全能比賽得分作的因子分析。析。十項(xiàng)全能項(xiàng)目為：十項(xiàng)全能項(xiàng)目為：100米跑（米跑（x1）、跳遠(yuǎn)（）、跳遠(yuǎn)（x2）、鉛球）、鉛球（x3）、跳高（）、跳高（x4）、）、400米跑（米跑（x5）、）、110米跨欄（米跨欄（x6）、）、鐵餅（鐵餅（x7）、撐桿跳高（）、撐桿跳高（x8）、標(biāo)槍（

3、）、標(biāo)槍（x9）、）、1500米跑米跑（x10）。）。四個(gè)因子：四個(gè)因子：短跑速度短跑速度、爆發(fā)性臂力爆發(fā)性臂力、爆發(fā)性腿力爆發(fā)性腿力 和和耐力耐力。2021-7-1815因子分析簡(jiǎn)介 因子：因子：用較少的綜合指標(biāo)分析存在于各變量中的各類信息，用較少的綜合指標(biāo)分析存在于各變量中的各類信息，而各綜合指標(biāo)之間是不相關(guān)的，代表各類信息的綜合指標(biāo)稱而各綜合指標(biāo)之間是不相關(guān)的，代表各類信息的綜合指標(biāo)稱為因子。為因子。 因子分析：因子分析：用少數(shù)幾個(gè)公共因子來(lái)描述許多指標(biāo)或因素之用少數(shù)幾個(gè)公共因子來(lái)描述許多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，以較少的幾個(gè)因子反映原始資料的大部分信息的間的聯(lián)系，以較少的幾個(gè)因子反映原始資

4、料的大部分信息的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。 特點(diǎn)：特點(diǎn)： 因子變量的數(shù)量遠(yuǎn)少于原始指標(biāo)變量的數(shù)量，方便分析研究；因子變量的數(shù)量遠(yuǎn)少于原始指標(biāo)變量的數(shù)量，方便分析研究； 因子變量不是對(duì)原有變量的取舍，而是根據(jù)原始變量的信息進(jìn)行重因子變量不是對(duì)原有變量的取舍，而是根據(jù)原始變量的信息進(jìn)行重新組構(gòu)，它能夠反映原有變量大部分的信息；新組構(gòu)，它能夠反映原有變量大部分的信息； 因子變量之間不存在相關(guān)關(guān)系，對(duì)變量的分析比較方便；因子變量之間不存在相關(guān)關(guān)系，對(duì)變量的分析比較方便； 因子變量具有命名解釋性，即該變量是對(duì)某些原始變量信息的綜合因子變量具有命名解釋性，即該變量是對(duì)某些原始變量信息的綜合反映。反映。202

5、1-7-1816數(shù)學(xué)模型所解釋的部分。有變量不能被因子變量為特殊因子，表示了原為因子載荷；為因子載荷矩陣，；為因子變量或公共因子其中，表示成矩陣形式為：小于個(gè)因子變量，為、的標(biāo)準(zhǔn)化變量零、標(biāo)準(zhǔn)差為個(gè)原始變量，是均值為為、其中，ijmpppmpmpppmmmmaAFaAFXpmmFFFpxxxaFaFaFaxaFaFaFaxaFaFaFax2121221122222212121112121111,12021-7-1817幾個(gè)概念 因子載荷因子載荷aij ：因子之間完全不相關(guān)時(shí)，為第因子之間完全不相關(guān)時(shí)，為第i個(gè)原有個(gè)原有變量變量和第和第j個(gè)個(gè)因子因子變量的相關(guān)系數(shù)，即變量的相關(guān)系數(shù)，即xi在第在

6、第j個(gè)公共因子變量上的相對(duì)重個(gè)公共因子變量上的相對(duì)重要性。要性。 aij 絕對(duì)值越大，則公共因子絕對(duì)值越大，則公共因子Fj和原始變量和原始變量xi關(guān)系越強(qiáng)。關(guān)系越強(qiáng)。 變量共同度變量共同度（公因子方差、公共方差）：反映全部公共因子變（公因子方差、公共方差）：反映全部公共因子變量對(duì)原有變量量對(duì)原有變量xi的總方差解釋說(shuō)明比例。的總方差解釋說(shuō)明比例。 公共因子公共因子Fj的方差貢獻(xiàn)：的方差貢獻(xiàn)：反映了該因子對(duì)所有原始變量總方差反映了該因子對(duì)所有原始變量總方差的解釋能力，其值越高，說(shuō)明因子重要程度越高。的解釋能力，其值越高，說(shuō)明因子重要程度越高。mjijiah122piijjaS122021-7-1

7、818因子分析的計(jì)算方法 因子分析通常根據(jù)樣本變量的相關(guān)矩陣或協(xié)方因子分析通常根據(jù)樣本變量的相關(guān)矩陣或協(xié)方差矩陣來(lái)計(jì)算差矩陣來(lái)計(jì)算 根據(jù)相關(guān)矩陣或協(xié)方差矩陣，計(jì)算其特征值，根據(jù)相關(guān)矩陣或協(xié)方差矩陣，計(jì)算其特征值，根據(jù)特征值的大?。ɑ蛘?fù)）來(lái)選取因子根據(jù)特征值的大?。ɑ蛘?fù)）來(lái)選取因子 基本原因，矩陣計(jì)算出來(lái)的不同的特征值對(duì)應(yīng)基本原因，矩陣計(jì)算出來(lái)的不同的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量是不相關(guān)的，也就是說(shuō)，計(jì)算出來(lái)的特征向量是不相關(guān)的，也就是說(shuō)，計(jì)算出來(lái)的各因子之間是不相關(guān)的。的各因子之間是不相關(guān)的。2021-7-1819因子分析的基本步驟 確定待分析的原有若干變量是否適合于因子分確定待分析的原有若干變量

8、是否適合于因子分析：析：相關(guān)分析相關(guān)分析，計(jì)算變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣；，計(jì)算變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣； 構(gòu)造因子變量構(gòu)造因子變量：主成分分析法、主軸因子法、：主成分分析法、主軸因子法、極大似然法、最小二乘法等；極大似然法、最小二乘法等； 利用利用旋轉(zhuǎn)旋轉(zhuǎn)使得因子變量更具有可解釋性；使得因子變量更具有可解釋性； 計(jì)算因子變量的得分計(jì)算因子變量的得分：每一樣本數(shù)據(jù)在不同因：每一樣本數(shù)據(jù)在不同因子上的具體數(shù)值。子上的具體數(shù)值。2021-7-1820因子個(gè)數(shù)的確定 特征值準(zhǔn)則：取特征值大于等于特征值準(zhǔn)則：取特征值大于等于1的主成分作的主成分作為初始因子。為初始因子。 根據(jù)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率來(lái)確定。根據(jù)因子

9、的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率來(lái)確定。2021-7-1821因子分析的檢驗(yàn)SPSS中提供了兩種重要的檢驗(yàn)中提供了兩種重要的檢驗(yàn) KMO樣本精度檢驗(yàn)，用于判斷變量間的相關(guān)樣本精度檢驗(yàn)，用于判斷變量間的相關(guān)性，以及其相關(guān)性是否適于進(jìn)行因子分析，性，以及其相關(guān)性是否適于進(jìn)行因子分析， Bartlett球型檢驗(yàn)，用于判斷變量矩陣是不是球型檢驗(yàn)，用于判斷變量矩陣是不是單位矩陣單位矩陣2021-7-1822小結(jié) 因子分析是一種十分常用的多元統(tǒng)計(jì)方法，因子分析是一種十分常用的多元統(tǒng)計(jì)方法，由于對(duì)影響研究對(duì)象的變量進(jìn)行了降維處理，由于對(duì)影響研究對(duì)象的變量進(jìn)行了降維處理，有助于我們對(duì)研究對(duì)象的理解有助于我們對(duì)研究對(duì)象的理解

10、因子分析通常是對(duì)多變量，大樣本量進(jìn)行的因子分析通常是對(duì)多變量，大樣本量進(jìn)行的一種統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)于變量和樣本量均有一定一種統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)于變量和樣本量均有一定的要求，通常變量與樣本量的比例不應(yīng)少于的要求，通常變量與樣本量的比例不應(yīng)少于1：5，這樣才可能會(huì)有比較好的效果，這樣才可能會(huì)有比較好的效果 因子的可解釋性是因子分析得到廣泛應(yīng)用的因子的可解釋性是因子分析得到廣泛應(yīng)用的重要原因重要原因2021-7-182003中國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)應(yīng)用戰(zhàn)略高級(jí)培訓(xùn)研討會(huì) 昆明23聚類分析方法聚類分析方法2021-7-1824聚類分析：思考聚類分析：思考 “物以類聚，人以群分物以類聚，人以群分”，現(xiàn)實(shí)世界中存在，現(xiàn)實(shí)世界中存

11、在大量的分類問(wèn)題：大量的分類問(wèn)題： 學(xué)生成績(jī)分等級(jí)；學(xué)生成績(jī)分等級(jí)； 國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的分類（人均國(guó)民收入、人均國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的分類（人均國(guó)民收入、人均工農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、人均消費(fèi)水平等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)）；工農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、人均消費(fèi)水平等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)）； 人體健康水平的分類；人體健康水平的分類； 學(xué)科門(mén)類；學(xué)科門(mén)類； 2021-7-1825聚類分析聚類分析 (Clauster Analysis) 數(shù)值分類法的一種，在社會(huì)應(yīng)用中稱類型學(xué)。數(shù)值分類法的一種，在社會(huì)應(yīng)用中稱類型學(xué)。 Robert Tryon于于1939年提出的一種心理學(xué)研年提出的一種心理學(xué)研究方法。究方法。 目的：用數(shù)量關(guān)系對(duì)事物進(jìn)行分類。目的：用數(shù)量關(guān)系

12、對(duì)事物進(jìn)行分類。 對(duì)于可以用某些數(shù)量描述的事物，采用樣本間的距對(duì)于可以用某些數(shù)量描述的事物，采用樣本間的距離來(lái)將性質(zhì)接近的事物歸為一類，從而達(dá)到對(duì)事物離來(lái)將性質(zhì)接近的事物歸為一類，從而達(dá)到對(duì)事物的分析和評(píng)價(jià)。的分析和評(píng)價(jià)。 聚類分析作分類時(shí)各類群乃至類群數(shù)事先未知，聚類分析作分類時(shí)各類群乃至類群數(shù)事先未知，而是根據(jù)數(shù)據(jù)的特征確定的，又稱為而是根據(jù)數(shù)據(jù)的特征確定的，又稱為無(wú)師可循無(wú)師可循的分類。的分類。 一般分為逐步聚類、系統(tǒng)聚類和其它方法。一般分為逐步聚類、系統(tǒng)聚類和其它方法。2021-7-1826X1X2X3X4X5X6X7X8北京2959.19730.79749.41513.34467.8

13、71141.82478.42457.64天津2459.77河北1495.63山西1406.33內(nèi)蒙古1303.97遼寧1730.84吉林1561.86黑龍江1410.11上海3712.31消費(fèi)性支出數(shù)據(jù)消費(fèi)性支出數(shù)據(jù)（單位：元）數(shù)據(jù)來(lái)源：2000年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2021-7-18271.1.系統(tǒng)聚類法系統(tǒng)聚類法 在開(kāi)始時(shí)不選重心，而是令各樣本自成一類；在開(kāi)始時(shí)不選重心，而是令各樣本自成一類； 計(jì)算各計(jì)算各樣本樣本間的間的距離距離或或相似度相似度，使距離最近的，使距離最近的，或相似度最大的兩個(gè)樣本并成一類；或相似度最大的兩個(gè)樣本并成一類； 計(jì)算合并后的各計(jì)算合并后的各類類間的距離或相似度，使距離間

14、的距離或相似度，使距離最小的或相似度最大的兩類并成一類。最小的或相似度最大的兩類并成一類。 重復(fù)進(jìn)行兩個(gè)最近類的合并，每次減少一類，重復(fù)進(jìn)行兩個(gè)最近類的合并，每次減少一類，直至所有的樣本合并為一類，或直到滿意的分直至所有的樣本合并為一類，或直到滿意的分類為止。類為止。 判據(jù)：判據(jù)：距離最小距離最小或或相似度最大相似度最大。2021-7-1828樣本之間的距離明氏距離樣本之間的距離明氏距離Q Q為樣本所在空間的維度。為樣本所在空間的維度。當(dāng)各變量單位不同或測(cè)量范圍相差很大時(shí)，要對(duì)變量進(jìn)行當(dāng)各變量單位不同或測(cè)量范圍相差很大時(shí)，要對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理標(biāo)準(zhǔn)化處理。（切比雪夫距離）時(shí)，）當(dāng)（歐氏距離）時(shí)

15、，）當(dāng)（絕對(duì)值距離）時(shí)，）當(dāng)（明氏距離）jkikpkijpkjkikijpkjkikijqpkqjkikijxxdqxxdqxxdqxxqd12/1121/11max)(3)()2(22) 1 (11)(2021-7-1829樣本之間的距離蘭氏距離樣本之間的距離蘭氏距離pkjkikjkikijxxxxLd1)(蘭氏距離與各變量的單位無(wú)關(guān)。對(duì)大的異常值不敏蘭氏距離與各變量的單位無(wú)關(guān)。對(duì)大的異常值不敏感，故適用于高度偏斜的數(shù)據(jù)。感，故適用于高度偏斜的數(shù)據(jù)。明氏距離和蘭氏距離都沒(méi)有考慮變量之間的相關(guān)性，明氏距離和蘭氏距離都沒(méi)有考慮變量之間的相關(guān)性，因此，這兩種距離更適合于變量之間互不相關(guān)的情因此，這

16、兩種距離更適合于變量之間互不相關(guān)的情形。形。2021-7-1830樣本之間的距離馬氏距離樣本之間的距離馬氏距離為樣本協(xié)方差矩陣。，（，（其中，SxxxxxxxxxxSxxMdjpjjjipiiijijiij),)(21211馬氏距離考慮了各變量之間的相關(guān)性，且與各變馬氏距離考慮了各變量之間的相關(guān)性，且與各變量的單位無(wú)關(guān)。量的單位無(wú)關(guān)。S難以確定，難以確定，S不應(yīng)隨聚類過(guò)程而變化。實(shí)際聚類不應(yīng)隨聚類過(guò)程而變化。實(shí)際聚類分析中，馬氏距離不理想。分析中，馬氏距離不理想。2021-7-1831相似系數(shù)：表示樣本之間的相似度相似系數(shù)：表示樣本之間的相似度 相關(guān)系數(shù)：相關(guān)系數(shù)： 夾角余弦?jiàn)A角余弦pipih

17、hikkipihhikkihkxxxxxxxxr11221)()()(pkpkkjkinkkjkiCijxxxx112212021-7-1832類間距離的計(jì)算類間距離的計(jì)算 最大距離法最大距離法 又稱完全連接法，是以兩類間最遠(yuǎn)的樣本間的距離為類間距離；又稱完全連接法，是以兩類間最遠(yuǎn)的樣本間的距離為類間距離； 最小距離法最小距離法 又稱單連接法，是以兩類間最近的樣本間距離為類間距離；又稱單連接法，是以兩類間最近的樣本間距離為類間距離； 中間距離法中間距離法 以兩類間最大和最小距離之中值為類間距離；以兩類間最大和最小距離之中值為類間距離； 類平均法類平均法 以兩類樣本間距離的平均值為類間距離；以兩

18、類樣本間距離的平均值為類間距離； 重心法重心法 類與類之間的距離定義為它們的重心（均值）之間的歐氏距離類與類之間的距離定義為它們的重心（均值）之間的歐氏距離 。 離差平方和法離差平方和法 類中各樣本到類重心的歐氏距離平方之和稱為（類內(nèi)）離差平方類中各樣本到類重心的歐氏距離平方之和稱為（類內(nèi)）離差平方和。反映了各類內(nèi)樣本的分散程度。兩個(gè)較近的類合并后所增加和。反映了各類內(nèi)樣本的分散程度。兩個(gè)較近的類合并后所增加的離差平方和最小。（與樣本數(shù)有較大的關(guān)系）的離差平方和最小。（與樣本數(shù)有較大的關(guān)系）2021-7-18332021-7-1834聚類結(jié)果的輸出聚類結(jié)果的輸出 樹(shù)狀圖樹(shù)狀圖 還表征出類與類之

19、間的相對(duì)接近或距離程度。還表征出類與類之間的相對(duì)接近或距離程度。 2021-7-1835刷狀圖刷狀圖從上而下或從左而右，可分別反映出不同類的情況。從上而下或從左而右，可分別反映出不同類的情況。2021-7-18362 2逐步（動(dòng)態(tài)）聚類法逐步（動(dòng)態(tài)）聚類法 基本思路：在計(jì)算之前，先選取選擇一基本思路：在計(jì)算之前，先選取選擇一批凝聚點(diǎn)或給出一個(gè)初始的分類，讓樣批凝聚點(diǎn)或給出一個(gè)初始的分類，讓樣本按某種原則向凝聚點(diǎn)凝聚（距離最近、本按某種原則向凝聚點(diǎn)凝聚（距離最近、或相似度最大），對(duì)凝聚點(diǎn)進(jìn)行不斷的或相似度最大），對(duì)凝聚點(diǎn)進(jìn)行不斷的修改或迭代，直至分類比較合理或迭代修改或迭代，直至分類比較合理或迭

20、代穩(wěn)定為止。穩(wěn)定為止。2021-7-1837均值法（1）選擇個(gè)樣本作為初始凝聚點(diǎn)，或者將所有樣品分成）選擇個(gè)樣本作為初始凝聚點(diǎn)，或者將所有樣品分成個(gè)初始類，然后將這個(gè)類的個(gè)初始類，然后將這個(gè)類的重心重心（均值）作為初始（均值）作為初始凝聚點(diǎn)。凝聚點(diǎn)。（2）對(duì)除凝聚點(diǎn)之外的所有樣品逐個(gè)歸類，將每個(gè)樣本歸）對(duì)除凝聚點(diǎn)之外的所有樣品逐個(gè)歸類，將每個(gè)樣本歸入凝聚點(diǎn)離它最近的那個(gè)類（通常采用歐氏距離），該入凝聚點(diǎn)離它最近的那個(gè)類（通常采用歐氏距離），該類的凝聚點(diǎn)更新為這一類目前的均值，直至所有樣品都類的凝聚點(diǎn)更新為這一類目前的均值，直至所有樣品都?xì)w了類。歸了類。（3）重復(fù)步驟（）重復(fù)步驟（2），直至所有

21、的樣品都不能再分配為止。），直至所有的樣品都不能再分配為止。2021-7-1838選凝聚點(diǎn)初始分類修改分類最終分類分類合理否？NoYes2021-7-1839需要特別注意需要特別注意 變量的選擇（應(yīng)具有代表性，重要性、變量決定類變量的選擇（應(yīng)具有代表性，重要性、變量決定類群特征）群特征） 數(shù)據(jù)的預(yù)處理（標(biāo)準(zhǔn)化處理）數(shù)據(jù)的預(yù)處理（標(biāo)準(zhǔn)化處理） 各種方法的比較各種方法的比較 系統(tǒng)聚類：容易把握各對(duì)象間的關(guān)聯(lián)，任意分類，分類系統(tǒng)聚類：容易把握各對(duì)象間的關(guān)聯(lián)，任意分類，分類客觀，不受其他因素影響；但計(jì)算量大?？陀^，不受其他因素影響；但計(jì)算量大。 逐步聚類：經(jīng)驗(yàn)、計(jì)算量少；但分類效果不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)逐步聚類

22、：經(jīng)驗(yàn)、計(jì)算量少；但分類效果不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)程度把握欠缺。間關(guān)聯(lián)程度把握欠缺。 類的個(gè)數(shù)類的個(gè)數(shù) 給定一個(gè)閾值：要求類間距離大于閾值。給定一個(gè)閾值：要求類間距離大于閾值。 觀測(cè)樣本散點(diǎn)圖：兩個(gè)或三個(gè)變量，多個(gè)變量綜合成兩觀測(cè)樣本散點(diǎn)圖：兩個(gè)或三個(gè)變量，多個(gè)變量綜合成兩個(gè)或三個(gè)變量，通過(guò)散點(diǎn)圖確定類的個(gè)數(shù)。個(gè)或三個(gè)變量，通過(guò)散點(diǎn)圖確定類的個(gè)數(shù)。 使用統(tǒng)計(jì)量。使用統(tǒng)計(jì)量。2021-7-1840小結(jié) 聚類分析法是按樣本（或變量）的數(shù)據(jù)特征，把相聚類分析法是按樣本（或變量）的數(shù)據(jù)特征，把相似的樣本傾向于分在同一類中，把不相似的樣本傾似的樣本傾向于分在同一類中，把不相似的樣本傾向于分在不同類中。向于分

23、在不同類中。 距離和相似系數(shù)反映了樣本之間的相似程度。相似距離和相似系數(shù)反映了樣本之間的相似程度。相似程度越高，一般兩個(gè)樣本間的距離就越小或相似系程度越高，一般兩個(gè)樣本間的距離就越小或相似系數(shù)就越大，反之亦然。數(shù)就越大，反之亦然。 系統(tǒng)聚類是一種常用的聚類方法，常用的有最短距系統(tǒng)聚類是一種常用的聚類方法，常用的有最短距離法、最長(zhǎng)距離法、中間距離法、類平均法、重心離法、最長(zhǎng)距離法、中間距離法、類平均法、重心法和離差平方和法。在許多應(yīng)用中，類平均法和法和離差平方和法。在許多應(yīng)用中，類平均法和離離差平方和法效果相對(duì)較好。差平方和法效果相對(duì)較好。 逐步聚類（動(dòng)態(tài)聚類）法是用于大數(shù)據(jù)集的一種聚逐步聚類（

24、動(dòng)態(tài)聚類）法是用于大數(shù)據(jù)集的一種聚類方法。類方法。2021-7-1841SPSSSPSS軟件簡(jiǎn)介軟件簡(jiǎn)介 SPSSSPSS軟件是國(guó)際上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件，軟件是國(guó)際上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件，19841984年首先推年首先推出了世界上第一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析軟件微機(jī)版。迄今出了世界上第一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析軟件微機(jī)版。迄今SPSSSPSS軟件已軟件已有有3030余年的成長(zhǎng)歷史。余年的成長(zhǎng)歷史。 全球約有全球約有2525萬(wàn)家產(chǎn)品用戶，它們分布于通訊、醫(yī)療、銀萬(wàn)家產(chǎn)品用戶，它們分布于通訊、醫(yī)療、銀行、證券、保險(xiǎn)、制造、商業(yè)、市場(chǎng)研究、科研教育等多行、證券、保險(xiǎn)、制造、商業(yè)、市場(chǎng)研究、科研教育等多個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)，是世界上應(yīng)用最

25、廣泛的專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件。個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)，是世界上應(yīng)用最廣泛的專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件。 用戶只要掌握一定的用戶只要掌握一定的WindowsWindows操作技能，粗通統(tǒng)計(jì)分析原操作技能，粗通統(tǒng)計(jì)分析原理，就可以使用該軟件進(jìn)行特定學(xué)科的統(tǒng)計(jì)分析了。理，就可以使用該軟件進(jìn)行特定學(xué)科的統(tǒng)計(jì)分析了。 美中不足的是，美中不足的是，SPSS輸出結(jié)果雖然漂亮，但不能為輸出結(jié)果雖然漂亮，但不能為WORD等常用文字處理軟件直接打開(kāi)，只能用拷貝、粘貼的方式等常用文字處理軟件直接打開(kāi)，只能用拷貝、粘貼的方式加以交互。加以交互。 2021-7-1842定性定量的方法定性定量的方法2021-7-18432021-7-1844層次分析法簡(jiǎn)

26、介層次分析法簡(jiǎn)介 20世紀(jì)世紀(jì)70年代由美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家、年代由美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家、匹茲堡大學(xué)教授匹茲堡大學(xué)教授T.L.Saaty提出。提出。一種多目標(biāo)決策方法。一種多目標(biāo)決策方法。對(duì)主觀判斷進(jìn)行定量描述。對(duì)主觀判斷進(jìn)行定量描述。主要用于優(yōu)先方案的選擇主要用于優(yōu)先方案的選擇和評(píng)價(jià)體系的確定。和評(píng)價(jià)體系的確定。與德?tīng)柗品ㄏ嘟Y(jié)合，可以與德?tīng)柗品ㄏ嘟Y(jié)合，可以得出較滿意的結(jié)果。得出較滿意的結(jié)果。2021-7-1845 將一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題分解成若干層次，建立起有序的梯階將一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題分解成若干層次，建立起有序的梯階層次結(jié)構(gòu)（即層次結(jié)構(gòu)（即層次結(jié)構(gòu)模型層次結(jié)構(gòu)模型），），每一層次中的元素具有每一層次中的元素

27、具有大致相等的地位，且與上一層次和下一層次有著一定的大致相等的地位，且與上一層次和下一層次有著一定的聯(lián)系聯(lián)系。 并使人的經(jīng)驗(yàn)和判斷能夠用數(shù)量形式加以表達(dá)和處理。并使人的經(jīng)驗(yàn)和判斷能夠用數(shù)量形式加以表達(dá)和處理。即對(duì)因素的重要性進(jìn)行兩兩比較，把兩兩比較的結(jié)果作即對(duì)因素的重要性進(jìn)行兩兩比較，把兩兩比較的結(jié)果作為判斷矩陣的元素，為判斷矩陣的元素，構(gòu)造判斷矩陣構(gòu)造判斷矩陣，通過(guò)求解該矩陣的，通過(guò)求解該矩陣的最大特征根及對(duì)應(yīng)的特征向量，獲得其最大特征根及對(duì)應(yīng)的特征向量，獲得其相對(duì)重要性相對(duì)重要性的排的排序結(jié)果。序結(jié)果。 對(duì)比較和判斷結(jié)果進(jìn)行嚴(yán)格的邏輯分析和對(duì)比較和判斷結(jié)果進(jìn)行嚴(yán)格的邏輯分析和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)檢

28、驗(yàn)，保，保證了眾多的判斷元素及判斷矩陣在綜合過(guò)程中的思維證了眾多的判斷元素及判斷矩陣在綜合過(guò)程中的思維一一致性致性。1 方法的思路和基本原理2021-7-1846目標(biāo)目標(biāo)概念化概念化構(gòu)造構(gòu)造層次結(jié)構(gòu)模型層次結(jié)構(gòu)模型建立建立判斷矩陣判斷矩陣單層排序單層排序計(jì)算相對(duì)權(quán)重計(jì)算相對(duì)權(quán)重單層單層一致性檢驗(yàn)一致性檢驗(yàn)是否是否通過(guò)通過(guò)總排序總排序計(jì)算合成權(quán)重計(jì)算合成權(quán)重總判斷總判斷一致性檢驗(yàn)一致性檢驗(yàn)是否是否通過(guò)通過(guò)評(píng)估總結(jié)果評(píng)估總結(jié)果系統(tǒng)分析系統(tǒng)分析19標(biāo)度標(biāo)度特征向量法特征向量法2 層次分析法的實(shí)施程序?qū)哟畏治龇ǖ膶?shí)施程序 2021-7-1847Saaty認(rèn)為，每個(gè)層次的元素的數(shù)量最好不超過(guò)認(rèn)為，每個(gè)層

29、次的元素的數(shù)量最好不超過(guò)9個(gè)。個(gè)。（1）建立層次結(jié)構(gòu)模型）建立層次結(jié)構(gòu)模型目標(biāo)層目標(biāo)層準(zhǔn)則層準(zhǔn)則層方案層方案層2021-7-1848（2）建立判斷矩陣）建立判斷矩陣akB1B2BnB1B2.Bnb11b21.b11b12b22.bn2b1nb2n.bnn2021-7-1849判斷矩陣構(gòu)建方法：判斷矩陣構(gòu)建方法：1-9 1-9 標(biāo)度標(biāo)度法法標(biāo)度標(biāo)度含義含義1表示兩個(gè)因素相比，具有表示兩個(gè)因素相比，具有同樣同樣重要性重要性3表示兩個(gè)因素相比，一個(gè)因素比另一個(gè)因素表示兩個(gè)因素相比，一個(gè)因素比另一個(gè)因素稍微稍微重要重要5表示兩個(gè)因素相比，一個(gè)因素比另一個(gè)因素表示兩個(gè)因素相比，一個(gè)因素比另一個(gè)因素明顯明

30、顯重要重要7表示兩個(gè)因素相比，一個(gè)因素比另一個(gè)因素表示兩個(gè)因素相比，一個(gè)因素比另一個(gè)因素特別特別重要重要9表示兩個(gè)因素相比，一個(gè)因素比另一個(gè)因素表示兩個(gè)因素相比，一個(gè)因素比另一個(gè)因素極端極端重要重要2,4,6,8上述兩個(gè)相鄰判斷的中值上述兩個(gè)相鄰判斷的中值倒數(shù)倒數(shù)因素因素i與與j比較得判斷比較得判斷bij，則因素，則因素j與與i比較的判斷的比較的判斷的bji=1/bij2021-7-1850一致性檢驗(yàn)一致性檢驗(yàn) 一致性指標(biāo)一致性指標(biāo) CICI：CI=(CI=(maxmax-n)/(n-1)-n)/(n-1) 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)平均隨機(jī)一致性指標(biāo) RIRI： 隨機(jī)一致性比率隨機(jī)一致性比率 CRC

31、R：CR=CI/RICR=CI/RI0.10BAB，BCBC，CACAABAB，BCBC，ACAC一致性檢驗(yàn)一致性檢驗(yàn) 實(shí)際目的實(shí)際目的2021-7-1851Expert Choice(EC)軟件簡(jiǎn)介 Expert Choice軟件是以層次分析法(AHP)為基礎(chǔ)的客觀決策支持工具，判斷的層次標(biāo)準(zhǔn)都表現(xiàn)在軟件的hierarchical structure上，決策者可融合自身問(wèn)題的層次并做出重要的判斷。在 Expert Choice決策過(guò)程結(jié)束之后，決策者可借助于簡(jiǎn)單明了的結(jié)果，理解決策是如何產(chǎn)生的。 網(wǎng)址：http:/ Choice應(yīng)用領(lǐng)域 資源分配（資源分配（Resource Allocati

32、on） 資源選擇（資源選擇（Source Selection） 人力資源管理（人力資源管理（Human Resource Management） 員工表現(xiàn)評(píng)估（員工表現(xiàn)評(píng)估（Employee Performance Evaluation ） 薪資決策（薪資決策（Salary Decisions） 制定市場(chǎng)策略（制定市場(chǎng)策略（Formulating Marketing Strategy） 決策分析（決策分析（Selecting Alternatives） 預(yù)測(cè)支出（預(yù)測(cè)支出（Predicting Likely Outcomes） 分析規(guī)劃（分析規(guī)劃（Analytical Planning） 促進(jìn)

33、團(tuán)體決策（促進(jìn)團(tuán)體決策（Facilitating Group Decision Making） 收益收益/成本分析（成本分析（Benefit/Cost Analysis） 工程設(shè)計(jì)評(píng)估（工程設(shè)計(jì)評(píng)估（Engineering Design Evaluations） 生產(chǎn)作業(yè)管理（生產(chǎn)作業(yè)管理（Production and Operations Management） 策略分析及評(píng)估（策略分析及評(píng)估（Policy Formulation and Evaluation） 評(píng)估獲益和合并（評(píng)估獲益和合并（Evaluating Acquisitions and Mergers） 供貨商評(píng)估（供貨商評(píng)估（

34、Supplier Evaluation） 信用分析（信用分析（Credit Analysis） 顧客反應(yīng)（顧客反應(yīng)（Customer Feedback） IT投資管理（投資管理（IT Portfolio Management） 產(chǎn)品定價(jià)（產(chǎn)品定價(jià)（Product Pricing Decisions） 創(chuàng)新管理（創(chuàng)新管理（Innovation Management） 2021-7-1853軟件Expert Choice(EC)2021-7-182003中國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)應(yīng)用戰(zhàn)略高級(jí)培訓(xùn)研討會(huì) 昆明54系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)法及系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)法及Vensim軟件簡(jiǎn)介軟件簡(jiǎn)介2021-7-1855系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法簡(jiǎn)介 系統(tǒng)

35、動(dòng)力學(xué)方法是一種以反饋控制理論為基礎(chǔ)，以計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)為手段，通常用以研究復(fù)雜的社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的定量方法。自50年代中美國(guó)麻省理工學(xué)院的福雷斯特（Jay W. Forrester）教授 于1956創(chuàng)立以來(lái)，它已成功地應(yīng)用于企業(yè)、城市、地區(qū)、國(guó)家甚至世界規(guī)模的許多戰(zhàn)略與決策等分析中，被譽(yù)為“戰(zhàn)略與決策實(shí)驗(yàn)室”。2021-7-1856系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)基本概念(1)(1)系統(tǒng)：系統(tǒng)：一個(gè)由相互區(qū)別、相互作用的一個(gè)由相互區(qū)別、相互作用的各部分各部分有機(jī)地聯(lián)結(jié)在有機(jī)地聯(lián)結(jié)在一起，為同一目的而完成某種一起，為同一目的而完成某種功能功能的集合體。的集合體。(2)(2)反饋：反饋：系統(tǒng)內(nèi)同一單元或同一子塊其系統(tǒng)內(nèi)同一

36、單元或同一子塊其輸出與輸入間的關(guān)系輸出與輸入間的關(guān)系稱為稱為“反饋反饋”。對(duì)整個(gè)系統(tǒng)而言，反饋則是指系統(tǒng)輸出與來(lái)。對(duì)整個(gè)系統(tǒng)而言，反饋則是指系統(tǒng)輸出與來(lái)自外部環(huán)境的輸入的關(guān)系。自外部環(huán)境的輸入的關(guān)系。 正反饋：正反饋：能產(chǎn)生自身運(yùn)動(dòng)的加強(qiáng)過(guò)程，在此過(guò)程中運(yùn)動(dòng)或動(dòng)作所引起的后果能產(chǎn)生自身運(yùn)動(dòng)的加強(qiáng)過(guò)程，在此過(guò)程中運(yùn)動(dòng)或動(dòng)作所引起的后果 將回授使原來(lái)的趨勢(shì)得到加強(qiáng)。將回授使原來(lái)的趨勢(shì)得到加強(qiáng)。 負(fù)反饋：負(fù)反饋：能自動(dòng)尋求給定目標(biāo)，未達(dá)到目標(biāo)時(shí)將不斷作出響應(yīng)。能自動(dòng)尋求給定目標(biāo)，未達(dá)到目標(biāo)時(shí)將不斷作出響應(yīng)。 (3)(3)反饋回路：反饋回路：由一系列的因果與相互作用鏈組成的閉合回路。由一系列的因果與相

37、互作用鏈組成的閉合回路。分為分為正反饋回路正反饋回路和和負(fù)反饋回路負(fù)反饋回路。2021-7-1857正反饋回路正反饋回路 具有正反饋特性的回路稱為正反饋回路。具有正反饋特性的回路稱為正反饋回路。 特性：非穩(wěn)定、非平衡、增長(zhǎng)、自增強(qiáng)特性：非穩(wěn)定、非平衡、增長(zhǎng)、自增強(qiáng) 年新增人口人口總數(shù)自然增長(zhǎng)率正反饋回路舉例：人口增長(zhǎng)同人口基數(shù)的關(guān)系 2021-7-1858負(fù)反饋回路負(fù)反饋回路 具有負(fù)反饋特性的回路稱為負(fù)反饋回路。具有負(fù)反饋特性的回路稱為負(fù)反饋回路。 力圖縮小系統(tǒng)狀態(tài)相對(duì)于目標(biāo)狀態(tài)的偏離。力圖縮小系統(tǒng)狀態(tài)相對(duì)于目標(biāo)狀態(tài)的偏離。 為穩(wěn)定回路、平衡回路或自校正回路。為穩(wěn)定回路、平衡回路或自校正回路。

38、 例：空調(diào)的恒溫部例：空調(diào)的恒溫部分。分。+-期望溫度溫度繼電器冷卻器加熱器室溫2021-7-1859社會(huì)小系統(tǒng)存款與收入interestsavingsincomework effort+-+savings and income2021-7-1860 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)認(rèn)為：系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)認(rèn)為：反饋回路反饋回路是構(gòu)成系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。一個(gè)復(fù)是構(gòu)成系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)則是由這些相互作用的反饋回路組成的。雜系統(tǒng)則是由這些相互作用的反饋回路組成的。 一個(gè)反饋回路就是由狀態(tài)、速率、信息三個(gè)基本部分組成的一個(gè)反饋回路就是由狀態(tài)、速率、信息三個(gè)基本部分組成的基本結(jié)構(gòu)。一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)則按一定的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)由若干相互作基本結(jié)構(gòu)。一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)則按一定的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)由若干相互作用的反饋回路所組成；反饋回路的交叉、相互作用形成了系用的反饋回路所組成；反饋回路的交叉、相互作用形成了系統(tǒng)的總功能。統(tǒng)的總功能。狀態(tài)速率信息狀態(tài)速率信息系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)2021-7-1861系統(tǒng)的變量系統(tǒng)的變量 狀態(tài)變量（狀態(tài)變量（L）：描述系統(tǒng)在任一特定時(shí)刻）：描述系統(tǒng)在任